Datenjournalismus
Heutzutage können Big Data Projekte richtig groß werden. Rund um Flugzeugtriebwerke und deren Wartung entstehen besonders große Datenmengen und Projekte. Um solche Datenmengen zu speichern und auszuwerten, benötigt man Datalakes und leistungsfähige Werkzeuge des maschinellen Lernens.
Industrie 4.0 – Umsetzungshindernisse
Viele Unternehmen haben das Potential der Industrie 4.0 verstanden, doch nicht alle implementieren bereits die passenden Szenerien. Nach Meinung der angefügten Studie sind hierfür auch Lücken in der Software für das Verarbeiten kontinuierlicher Datenströme verantwortlich.
Innovativer als gedacht
Die Boston Consulting Group (BCG) hat heute eine Studie veröffentlicht, aus der hervorgeht, daß deutsche Unternehmen sich im globalen Innovationswettlauf nicht hinter den US-Unternehmen verstecken müssen. Auch zeigt sich, daß viele heimische Unternehmen mit Digitalstrategien erfolgreich sind.
Typische Big Data Projekte
Heutzutage können Big Data Projekte richtig groß werden. Rund um Flugzeugtriebwerke und deren Wartung entstehen besonders große Datenmengen und Projekte. Um solche Datenmengen zu speichern und auszuwerten, benötigt man Datalakes und leistungsfähige Werkzeuge des maschinellen Lernens.
Onlinekurse Machine Learning – Eine Empfehlung
Heute war in den Nachrichten zum Digitalgipfel zu hören, dass Deutschland in künstlicher Intelligenz führend werden soll. Derzeit liegen die USA, und auch China sehr weit vorne. Hierzu passen die heutigen Lernempfehlungen.
Installation von Kubernetes auf einem Raspberry Pi Cluster
Kubernetes wird in Rechenzentren bei Cloudanbietern eingesetzt, um dort containerisierte Anwendungen zu orchestrieren.
Ein beliebtes Raspberry PI Projekt ist die Installation eines solchen Clusters auf diesen kleinen Rechnern, z.B. um damit die Funktionsweise zu erlernen ode zu testen.
Ich habe mir ein solches Cluster aufgebaut, und will es heute in groben Zügen vorstellen.
Digital Twins
Digital Twins (digitale Zwillinge) sind digitale Abbilder realer Maschinen oder Anlagen, und ermöglichen den fehlerlosen Betrieb dieser Anlage. Möglich wird ein solches digitales Abbild durch das Dreigespann maschinelles Lernen, Internet of Things und Big Data.
Lese- und Lernempfehlungen Data Science
Inzwischen dürfte selbst den größten Zweiflern klar geworden sein, daß sich mit der künstlichen Intelligenz viel ändern wird. Die Firma von morgen ist intelligent.
Heute möchte ich Ihnen Lernquellen vorstellen, die sich mit dem großen Thema der Data Science und des Deep Learning befassen.
Aufzeichnungen der Digility – The Capital of Digital Reality
In der letzten Woche war ich auf der Photokina in Köln. Parallel hierzu hat die Digility stattgefunden, die sich mit Technologien wie Augmented Reality oder Virtual Reality befaßt hat.
Die Inhalte waren interessant, und was noch besser ist: Die Aufzeichnungen der Vorträge sollen bald veröffentlicht werden.
Die energetischen Effekte der Digitalisierung
Im ZDF war am Wochenende eine Sendung über den Energieverbrauch des Internets zu sehen, der meiner Meinung nach Werbung verdient hat. Leute, die Software entwickeln, können sich einige wertvolle Denkanstöße aus diesem Beitrag mitnehmen.
Entwicklung neuer Produkte mit Design Sprints
In der Softwareindustrie sind agile Entwicklungsmethoden inzwischen fest etabliert. Die Grundidee ist hierbei, Mitarbeiter unterschiedlicher Disziplinen zusammen an einen Tisch zu bekommen, um mit denen in endlicher Zeit und in einer iterierenden Vorgehensweise marktreife Lösungen zu entwickeln.
Unter dem Oberbegriff des „Design Sprints“ halten diese Methoden zunehmend Einzug in andere Arbeitsgebiete, wie das Design, wo die Problemstellungen ähnlich gelagert sind.
Lean UX und kollaboratives Design
Das UI einer Softwarelösung und die gesamte Nutzungserfahrung des Benutzers mit einem Produkt („User Experience“) werden immer wichtiger, und entscheiden heutzutage über den Erfolg vieler Softwareprodukte mit.
Dabei ist eine kollaborative Arbeitsweise – auch genannt Lean UX – das Vorgehensmodell der Wahl. Im Verlag o’Reilly ist die zweite Auflage eines passenden Buches hierzu erschienen. Ein freies Kapitel gibt einen ersten Einblick in diese Methode.
Fünf zentrale Websites zum Thema Visualisierung von Daten
Letzte Woche habe ich über Data-Lakes geschrieben. Richtig interessant werden diese großen Datenspeicher aber erst, wenn man die vielen Daten auch visualisieren kann. Hierfür benötigt man drei Dinge: Inspiration, Frameworks und Designtechniken.
Die Quellen, die ich in der Anlage zum Artikel aufgeführt habe, liefern genau das.
Erfolgreiche Data Lake Projekte
Datalakes sind wichtige Vorraussetzungen für Projekte im Bereich des maschinellen Lernens oder den data sciences. Daher werden solche Lösungen vermehrt in den Betrieben eingesetzt.
Es gibt hierbei nicht „die“ Architektur, aber sehr wohl existieren Vorgehensweisen, die sich bewährt haben. Es fragt sich, wie ein Datalakeprojekt strukturiert sein sollte, um erfolgreich zu sein.
Unternehmensgründung und Wachstum
Junge Unternehmen stehen nicht nur vor der Aufgabe, ein tragfähiges Produkt zu entwickeln, sondern sie müssen sich auch um Aspekte, wie das Marketing oder die Positionierung kümmern.
Ein praxisorientierter Guide kann hierbei helfen.
Die ESA AstroPi Challenge 2017/2018
Letztes Jahr habe ich in Artikel „AstroPi – Interessantes Lernprojekt der ESA“ ein Lernprogramm der ESA auf Basis des Raspberry PI vorgestellt. Die Challenge der ESA für 2017/ 2018 lädt gerade.
Big Data Visualisierung – Ein offener Framework von Uber
Die Firma Uber wird zwar in Europa als Taxiunternehmen, und nicht als die Visualisierungsfirma eingestuft, die sie gerne sein würde, trotzdem hat sie eine Visualisierungslösung veröffentlicht, die sehr gut aussieht.
Diese Bibliothek schaue ich mir heute kurz an.
Ideenmanagement und Befragungstechniken
Innovative Produkte sind eigentlich in jeder Branche wichtig. Fragt sich, welche Organisationsform besonders innovationsfördernd ist.
Lange ging man davon aus, daß ein großes Netzwerk erforderlich ist. Eine neue Studie zeigt, daß es auch anders geht.
Mit einem Quantencomputer experimentieren
Das maschinelle Lernen, künstliche Intelligenz, oder ganz generell das Lösen von Optimierungsproblemen erfordert Rechnerkapazitäten, und Rechenleistungen, die es heute noch nicht gibt.
Man setzt deshalb viele Hoffnungen in eine neue Art von Rechnern, genannt Quantencomputer. IBM (R) hat einen kostenlosen Service ins Netz gestellt, mit dem man solche Maschinen ausprobieren kann.
Glanzmomente der Informationstechnik – Eniac und Apollo 11
Gelegentlich finde ich es interessant, mir noch einmal die Vergangenheit der IT anzusehen. Im ZKM in Karlsruhe existiert eine große Abteilung mit alten Spielecomputern – dort macht Historie Spaß.
Heute habe ich einige alte Artikel herausgesucht zur Frühzeit der IT, die in eine ähnliche Richtung gehen.
Eine inspirierende Serie von Designvorträgen
Die SAP design talks sind eine interessante Idee und ein tolles Format. Die Serie richtet sich insbesondere auch an nicht-Designer, die mit Designern zusammenarbeiten. Ich möchte Ihnen diese Serie heute kurz vorstellen.
Künstliche Intelligenz und Wohlstand in Europa
Der Wettbewerb zwischen den einzelnen Weltregionen in der Zukunftstechnologie der „künstlichen Intelligenz“ ist sehr intensiv.
Das kommt auch daher, weil inzwischen Jedem (und insbesondere den großen Spielern USA, China und Europa) klar geworden ist, daß intelligente Systeme ein riesiges ökonomisches Potential haben.
Welches sind eigentlich die Effekte, und wie kann die Politik dabei helfen, die Technologie zu erschliessen? Hierzu ist ein zukunftsweisender Artikel erschienen.
Wie Produktmanager mit Designern erfolgreich zusammenarbeiten
Als MitarbeiterIn im Produktmanagement ist es Ihre Aufgabe, dafür zu sorgen, daß die von Ihnen betreuten Teams den Kunden ein Produkt liefern, das einen Wertbeitrag beiträgt; und dies konstant. Ein zentraler Produktbestandteil ist das Design. Wie ticken Designer eigentlich, und wie arbeitet man mit ihnen zusammen?
Cloud Computing: Einführung in Kubernetes und Docker
Kubernetes und Docker liefern wichtige Fähigkeiten, die speziell im Cloud Umfeld benötigt werden aber auch On-Promise eingesetzt werden.
Beide Tools sind besonders bei Entwicklern und im DevOps beliebt, lassen sich aber auch in anderen Bereichen einsetzen. Daher sollte man beide Tools einmal gesehen haben.
Heute gibt es eine Kurzeinführung.
Ich arbeite seit vielen Jahren in der Softwareentwicklung für Unternehmensanwendungen bei der SAP SE. Dieser Blog ist privat, und die Meinungen sind meine eigenen. Sie sind hier richtig, wenn sie sich für Praxiserfahrungen im Produktmanagement für Investitionsgüter interessieren. 